Estimation of skeletal muscle mass in 4-year-old children using the D3-creatine dilution method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Given limited experience in applying the creatine-(methyl-D 3 ) (D 3 Cr) dilution method to measure skeletal muscle mass (SMM) in young children, the feasibility of deployment in a fielding setting and performance of the method was assessed in a cohort of 4-year-old children in Dhaka, Bangladesh. Methods Following D 3 Cr oral dose (10 mg) administration, single fasting urine samples were collected at 2–4 days ( n = 100). Twenty-four-hour post-dose collections and serial spot urine samples on days 2, 3 and 4 were obtained in a subset of participants ( n = 10). Urinary creatine, creatinine, D 3 Cr and D 3 -creatinine enrichment were analyzed by liquid chromatography–tandem mass spectrometry. Appendicular lean mass (ALM) was measured by dual-energy x-ray absorptiometry and grip strength was measured by a hand-held dynamometer. Results SMM was measured successfully in 91% of participants, and there were no adverse events. Mean ± SD SMM was greater than ALM (4.5 ± 0.4 and 3.2 ± 0.6 kg, respectively). Precision of SMM was low (intraclass correlation = 0.20; 95% CI: 0.02, 0.75; n = 10). Grip strength was not associated with SMM in multivariable analysis (0.004 kg per 100 g of SMM; 95% CI: −0.031, 0.038; n = 91). Conclusions The D 3 Cr dilution method was feasible in a community setting. However, high within-child variability in SMM estimates suggests the need for further optimization of this approach. Impact The D3-creatine (D3Cr) stable isotope dilution method was considered a feasible method for the estimation of skeletal muscle mass (SMM) in young children in a community setting and was well accepted among participants. SMM was weakly associated with both dual-energy x-ray absorptiometry-derived values of appendicular lean mass and grip strength. High within-child variability in estimated values of SMM suggests that further optimization of the D3Cr stable isotope dilution method is required prior to implementation in community research settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».